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第一原理計算と機械学習を用いた材料設計 ~基礎原理から機械学習力場活用の最新動向まで~
全国41,8002024-05-29
セラミックス中のリチウムイオン導電性の
古典力場計算で算出した評価値を題材に、
インフォマティクスの基礎を紹介!
※ 本セミナーは、当日ビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
セミナー趣旨
無機固体材料データベースを活用して、材料計算をしたデータなどをマテリアルズ・インフォマティクスにより効率的に予測する技術を学びます。今回は、古典力場計算で算出したセラミックス中のリチウムイオン導電性の評価値を題材にして、インフォマティクスの基礎を紹介します。
受講対象・レベル
主に無機材料を対象にしたマテリアルズ・インフォマティクスに興味のある初心者
習得できる知識
マテリアルズ・インフォマティクスに必要なデータ収集法、機械学習の原理などに関する知識。
セミナープログラム
1. 電池材料概要(動画配信)
1)電池正極反応(インターカレーション反応)
2)電池特性と結晶/電子構造の関係
3)固体電解質におけるイオン伝導(結晶/電子スケール)
4)固体電解質におけるイオンの拡散(マクロスケ ール)
2. 材料シミュレーションとハイスループット計算
1)Materials Projectからのデータ取得
・結晶構造データの取得
・物性データの取得
2) 古典力場計算
・古典力場の特徴(長所と問題点)
・分子動力学計算
3) ハイスループット計算・自動化
・全自動網羅計算のためのアルゴリズム
3. マテリアルズ・インフォマティクスの基礎
1) 機械学習の概念
・過学習
・内挿と外挿
・訓練/検証/テストデータ
2) 材料記述子の構築
・結晶構造データベース
・ヒストグラム記述子
3)線形関数に対する回帰分析
・重回帰分析
・LASSO回帰、Ridge回帰
・主成分分析とPLS回帰、
4) 非線形関数に対する回帰分析
・ニューラルネットワーク回帰
・決定木、ランダム森回帰
・2値分類問題について
・ガウス過程
5) ベイズ最適化による逆探査
・例1:材料シミュレーションと連動させたベイズ最適化
・例2:実験評価と組成最適化
4. まとめ
セミナー講師
中山 将伸 氏 名古屋工業大学 生命・応用化学専攻・教授
【講師経歴】
2004年 博士(工学) 東京工業大学
2004年 東京工業大学 助教
2009年 名古屋工業大学 准教授
2016年 名古屋工業大学 教授
セミナー受講料
52,800円 * 税込、 資料付
*メルマガ登録者 41,800 円
*アカデミック価格 26,400 円
★メルマガ会員特典
通常の特典(2名目無料、3名目以降半額)は適用外 となりますが、
定価の20%引きでご参加いただけます。
メルマガ会員割引の適用を希望する場合は、必ず備考欄に【会員割引希望】と記載してください。
★ アカデミック価格
学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、
大学院の教員、学生に限ります。申込みフォームに所属大学・大学院を記入のうえ、
備考欄に「アカデミック価格希望」と記入してください。
税込
- 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
→ https://zoom.us/test - 当日はリアルタイムで講師へのご質問も可能です。
- タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
- お手元のPC等にカメラ、マイク等がなくてもご視聴いただけます。この場合、音声での質問はできませんが、チャット機能、Q&A機能はご利用いただけます。
- ただし、セミナー中の質問形式や講師との個別のやり取りは講師の判断によります。ご了承ください。
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■ お申し込み後の流れ
- 開催前日までに、ウェビナー事前登録用のメールをお送りいたします。お手数ですがお名前とメールアドレスのご登録をお願いいたします。
- 事前登録完了後、ウェビナー参加用URLをお送りいたします。
- セミナー開催日時に、参加用URLよりログインいただき、ご視聴ください。
- 講師に了解を得た場合には資料をPDFで配布いたしますが、参加者のみのご利用に限定いたします。他の方への転送、WEBへの掲載などは固く禁じます。
- 資料を冊子で配布する場合は、事前にご登録のご住所に発送いたします。開催日時に間に合わない場合には、後日お送りするなどの方法で対応いたします。
※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です
開催日時
12:30 ~
受講料
52,800円(税込)/人
※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます
※銀行振込
開催場所
全国
主催者
キーワード
電気化学 CAE/シミュレーション 機械学習・ディープラーニング
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